from sklearn.neighbors import NearestNeighbors #导入NearestNeighbors库 
X = [[0., 0.1, 0.6], [0., 1.5, 0.3], [1.2, 1.6, 0.5]] #定义训练集，训练集包含3 条记录，每个记录包含3个特征变量 
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=1) #建立非监督式的KNN模型对象 neigh.fit(X) # 训练模型对象 
new_X = [[1., 1., 1.]] #要预测的新产品数据 
print(neigh.kneighbors(new_X)) #打印输出新产品最相似的训练集产品